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读书成圣-第212部分

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  “前期是以数据挖掘、分析为主的数据服务商定位,之后会慢慢介入人工智能的研发。”
  方小武坦坦荡荡的回道,没有丝毫隐瞒的意图。
  要说现在什么东西最火,那毫无疑问就是方小武吐出的这几个名词,大陌总顿时兴致高涨。
  “你打算吸收云智联的资源,还是自己另起炉灶?”
  方小武失笑摇头:“姐,你惦记云智联那么久都没搞定,我凭什么?先自己搭个台子,走着看吧!”
  事实上,他对所有已知算法的整体架构正在快速搭建中,只要补完概率论、数理统计、最优化、信息论等数学知识,立马就是一小犇。
  不过这却没必要拿出来吹,真做出结果来再说不迟。
  然后,没等陌紫妍再说什么,成池突然迫不及待的开口。
  “小五,公司给哥留点份子,哥不要多,30%就行,需要一个亿还是五个亿,你自己提!”


第五百一十六章 家训
  成池的本意并非是占便宜,反而是示好。
  一家正常的做数据挖掘的公司,前期有1亿资金简直可以随便浪,烧两三年一点问题都没有。
  别看他说得轻松,就好像上街买个瓜似的,可是稍微有点金融常识的人都能明白,1亿人民币究竟是个什么概念。
  搁银行里,光是一年利息就有200万,普通人家二十年都未必攒得出来。
  而正常的初创公司能烧多少?
  有个普遍存在的误区是服务器很贵,然而实际上,中小型公司用企业云就足以满足需求。
  比如阿狸云、疼讯云、AWS全球云之类的,经济实惠,扩容省心,压根没必要自建数据中心,网飞就是这条路线的代表公司。
  省着点用,3年有800万足矣。
  如果非要自建私有集群,硬件投入确实会很高,可也没高到外人想象中的那种科幻程度。
  按照工信部划分的规模等级,弄一个5000标准机架的中型数据中心,建造费用大概是5000万。
  置备1万台服务器,选用性价比最高的戴尔R730E5—2620 v4,才不过2亿5,同等级的1U结构服务器都是差不多价格,稍微放低点标准1亿出头就能搞定。
  看起来有点寒碜,不太像牛逼的高科技公司?
  就这投入,够让一百个初创公司一起玩!
  国内大数据领域有几家公司做到世界一流水准,HW公司家大业大不提,像明略科技、星环信息,注册资金分别是三千万和五千万,直到A轮融资才拿到一两千万美元。
  所以,成池的提议真不是想要占便宜,反而是一种莫大的信任与支持。
  一家什么都没有的公司,张嘴就把估值算成3亿,开玩笑呢?!
  就连陌紫妍都觉得不合适,没好气道:“你要是钱多得没地方花,我的影视公司给你30%,不要5亿,3亿就成。”
  成池豪气的拍拍胸膛:“兄弟要创业,当大哥的不支持怎么行?1亿小意思!”
  天知道丫哪来的迷之信心!
  或者说……这是暴发之后的膨胀?
  方小武简直哭笑不得,果断摇头:“你那钱留着开发极速联盟吧!就一小公司,我自己的钱都不知道怎么花呢,要你钱干嘛?你要是真觉得亏待我,分赃的时候多分点,我肯定乐不得。”
  成池无耻的笑道:“那你就当做带带哥呗!哥也想布局新兴产业啊!”
  “哟!不扯虚的了?”陌紫妍似笑非笑的看他一眼,替方小武架过火力。
  “都有,都有!嘿嘿……”成池讪笑。
  这才是真话,丫就是想赌方小武能成事,在这儿拿钱砸感情呢。
  说到这个地步,不交实底是不行了,小五哥斟酌一下,实话实说。
  “前期什么都不确定的时候,我肯定不会接受任何投资,一是没法算股份,二是没必要。”
  “以我现在的资金,想做点自己的事,根本不需要天使轮、种子轮的投资,这点没得商量。”
  “成哥你要真的感兴趣,那就等等,如果我们能做出产品来,确定今后的发展方向,到A轮融资的时候,带你一个。”
  前面的话都在理,人家不缺钱,没理由硬按着让人家融资,那不叫投资,那叫仗势欺人。
  成池也不失望,眼睛放光的问:“能匀出多少?”
  “5%?”方小武随口报个数。
  “晕!这么少?”成池的表情瞬间垮塌,“哥肯定给你按照最高标准估值啊……”
  “真有产品,我会缺钱?!”
  方小武失笑摇头。
  “缺的东西倒是不少……缺顶尖科研人员、缺互联网资源、缺算法缺专利……你能提供什么?”
  被鄙视得好惨……
  成池的表情有点尴尬,但是仔细想想,又无话可说。
  “5%就5%……说好了啊,到时候你可别克扣我股份补给别人!”
  嗯?!
  身侧突然传来一股杀气。
  方小武赶紧安抚大姐大:“别跟土包子一般见识,你可是我亲姐,到时候给你10%,给云商5%。”
  陌紫妍瞬间转怒为喜,眼睛笑成月牙。
  成池欲哭无泪,悲愤叫道:“喂!这待遇差太远了吧?凭什么啊?”
  方小武又转头安抚他:“大哥你心态放宽点,一轮轮稀释下来,说不定最后你剩的比妍姐多呢?”
  成池转念一想,点点头:“也是。我的现金确实比妍姐宽裕……”
  傅盈月又搞不懂了——明明是八字都没一撇的事儿,怎么讨论得这么正经八百的?这些人的脑回路好神奇……
  她当然不知道,方小武通过一次次事件,在成池和陌紫妍心里建立起一个多么牢固的形象。
  换别人说要做大数据,直接当成大忽悠撵出去,八成没错。
  可方小武说这话,就令人深信不疑。
  当然,这一竿子也确实支得够远,A轮融资,得等到什么时候?
  唯一的好处就是,如果真有A轮,那必然是已经看得到明确前景,不至于抓瞎。
  然而他们没想到一点——方小武前期根本不怎么需要烧钱,而等到他将七八亿现金都烧光的那天,多半就意味着一款甚至几款划时代的产品诞生了。
  这样的公司,估值几何?
  成池手里那十几二十亿现金,哪怕一分钱不用,都远远不足以撑到最后,保住那5%的股份。
  实际上,成池那5%,是方小武留给云城本地传统势力的。
  云商那5%,是留给云州金融势力的。
  至于紫妍姐的10%,是她合纵连横的保障,更是方小武给自己留下的后手。
  不到揭开谜底的那一刻,谁敢说能够看透小五哥的布局?
  楚天之战?
  小试牛刀而已!
  ……
  聊到差不多的时候,刘怜怜突然打来电话,气势汹汹道:“叫你小秘带上身份证,准备接车!”
  我去!
  方小武都惊了,刘总这是什么办事效率啊?
  都没敢跟成池和陌紫妍说明情况,交换完联系方式以后,小五哥拉着懵逼的傅盈月转身就走。
  在路上如此这般的解释一番,傅盈月彻底麻爪了。
  什么情况?!
  服役于同一个炮兵班的直属前辈要送我200万的豪车,我应该怎么面对?!
  有没有人能教教我?在线等,急!
  接头的地点在傅盈月家公寓楼下,4S店提供的全套上门服务,一辆全新的乳白色奥迪RS7就停在路旁。
  下车之后,傅盈月走路都顺拐了,好不容易蹭到刘怜怜跟前,半天都不知道说什么。
  前两天见面时还是刘总和服务员的关系,现在有点混乱啊!
  “刘、刘总……我……”
  倒是刘怜怜爽朗一笑,大大方方挽住她胳膊。
  “叫什么刘总?都是姐妹,不要见外。”
  小五哥很欣慰,觉得这丫头转性了、没那么牙尖嘴利了,结果就听到下句话——
  “算年龄呢,你是我姐姐。但是算入社时间呢,我是你的前辈。所以咱们各论各的,求同存异,慢慢就建立战友感情,好吧?”
  “以后在正式场合我就叫你月月姐。如果是在PK,那麻烦你听从指挥,不要负隅顽抗,不许卖友求荣,要勇于牺牲不畏艰险,要……”
  已经25岁、工作4年时间、见识过诸多大场面的傅盈月小姐姐彻底懵逼了,无助的转头望向大领导。
  小五哥一捂脸,默默放倒座椅,碎觉!


第五百一十七章 让人很丧!
  别看傅盈月岁数大,可是要适应刘总的风格,至少还需要二三十次高强度的锻炼。
  刘总那叫一个经验丰富,开发度之高,知识之全面,比那些划水混日子的职业选手都强一大截。
  有下限的败给没下限的,再正常不过。
  方小武没掺和,让她们自己慢慢交流去,于是,刘总就给前专属客服下达一项任务。
  “去琢磨一栋大房子,最起码要有300平,卧室要大,床要特制,其余的要求如下……巴拉巴拉……”
  傅盈月臊得耳根通红,看着一个比自己小六七岁的小姑娘大模大样的开黄腔,自己却不敢吭声,感觉真尼玛奇怪!
  “你挑房子,我出钱,房产证上写咱们仨的名字,然后你负责装修,什么时候装好什么时候给你一个超越平凡的机会……就酱,要抓紧,看好你哟月月姐!”
  晕!
  刘总,你所谓的“超越平凡”,跟我想的到底是不是一回事?!
  如果是……我并不想要这个机会!
  傅盈月被一通杀威棒打得差点精神错乱,等刘怜怜一走,马上颠颠的过来请示方小武。
  “呃……啊……嗯……”
  小五哥就跟刚睡醒似的,嗯嗯啊啊一阵,突然道:“房子不用特意去买,你跟成总说一声,盛世华年二期有几间楼王,把最好的那间要过来,够咱们用的。”
  傅盈月愣半天,反复深呼吸,终于控制住即将爆发的情绪,冷声道:“问题是,我并不想跟‘你们’一起用。”
  小五哥拍拍她肩膀,好声安慰:“放心吧,你会改主意的……先干活。”
  哎哟喂!我这个暴脾气哟,我还真就不信了!
  傅盈月冷笑,然后傲娇的一甩长发,转身上楼。
  小五哥?
  小五哥直接闪人,去找杨名隆和白无双搅基。
  不信邪的人那么多,有必要多废口舌么?
  真能坚持一个星期,哥敬你是条汉子!
  ……
  能找到共同语言的同性必然会成为基友,如果是在最感兴趣的方面找到巨大的共同语言,那就是好基友一被子。
  方小武用密码打开杨名隆的房门时,这对好基友正搂在一块睡大觉。
  麻烦的是,俩人头脚相对,互相搂着对方的一只大脚丫,小五哥看着都觉得是好味道。
  “嘿!醒醒!你们存资料的硬盘烧了!”
  实在不忍心,小五哥只能叫醒他俩。
  “靠!哪呢哪呢?!”
  杨名隆一骨碌翻身爬起来,差点吓尿。
  轻松愉快的让他俩清醒过来,三个好基友愉快的开始检阅成果。
  “小五,快来看看我基于熵权法改良的Apriori算法,这个部分用在数据挖掘上特别好用,我从平台上收集数据试了试,差不多能优化精度8~11%!”
  方小武饶有兴致的坐到工程椅上,看半个小时代码,突然眉头一皱。
  “这个算法的原始论文在哪?”
  “有问题?”杨名隆嘴角一抽,赶紧在另一台屏幕上翻出论文,“在这儿,是剑桥哈恩斯博士的系列研究之一,github没有开源实现,所以是我自己摸着做出来的。”
  “我先看看。”
  小五哥开始在英文论文和代码之间来回阅读。
  良久,沉吟道:“很多实现细节,论文里根本没有给出,你的整体模型做得挺好,但是很多自定义层结构偏复杂,有几个特殊的loss function做得有点偏,所以最后的LOSS曲线收敛不太对……”
  杨名隆有点羞惭,但更多的是钦佩,啪的一拍巴掌。
  “小五哥,你看得真特么准!论文里有一个层,哈恩斯博士一笔带过,我没太弄懂那层的数学原理……麻蛋,之前的数学基础根本不够用啊!”
  “已经很好了。”
  方小武当然不会怪他,白无双也马上安慰道:“隆哥,你能把一篇新论文复现到这个程度,已经很了不起了,我看都看不懂呢……”
  说到最后,白无双突然和杨名隆对视一眼,然后齐刷刷转头望向方小武……
  咕咚!
  不由自主的咽口吐沫。
  同样是大一,为什么老子看都看不懂?!
  方小武很专注,没注意到他们俩的不对劲,自顾自道:“老杨的工作很有价值,现在业界有种很不好的风气,就是工程师基本只改改参数,或者调整特征图,换换模型、加些技巧,就算完成工作。”
  “实际上,要做一个优秀的数据工程师,从底层推导公式是必备的技能,对算法不够了解,光是调整参数就要绕大量弯路,浪费时间浪费精力……”
  杨名隆和白无双再次对视一眼,无奈而又悲愤的叹口气。
  “是……方老师……”
  专注状态下的小五哥,基本上是不会理会无关细节的,一边碎碎念一边查论文,很快找到问题。
  “老杨!你看这里!”
  “和物理学无关,在信息论中,熵表示的是不确定性的量度。熵权法是一种客观赋权方法。它十分复杂,计算步骤里的第二步是断矩阵归一化处理,得到归一化判断矩阵,你在这里……”
  杨名隆赶紧打起精神,听方老师讲课。
  方小武刚在《统计精要》那本书里看到过相关算法,特意补的数理知识,应付这个问题,简单得不要不要的。
  但是……杨名隆没外挂啊!
  一讲就是一个小时,终于让杨名隆明白哪里出的问题、数理基础是什么、实现细节是怎么回事,然后动工开始修正代码。
  白无双听得抓耳挠腮却听不懂,见方小武终于闲下来,马上拿出问题请教。
  小五哥耐着性子给他讲一阵,发现根本讲不通……
  “得,胖子你缺的课不是一星半点,这不是语言的问题,是数理基础的问题。要不然你辅修数学专业吧!”
  白无双陡然变得很丧,小短手一下一下的扶着肚皮。
  “小五哥,我这样的,到底能帮上你什么忙啊……数学肯定是要学的,可是四年之后,你早把我甩没影了……”
  咦?这孩子是被我打击惨了?!
  小五哥是又惊讶又好笑,用力拍一下他的大肚皮,骂道:“你好好学你的!难道你打算让玉树临风的老大我亲自写代码?把R和Python学精点,有得是你发挥的机会!”
  “……”
  有道理是有道理,但是胖子仔细想想,总觉得有哪里不对。
  我没日没夜的写代码,你呢?
  突然想起长腿逆天的韩希夷,胖子突然意识到答案是什么,于是越来越丧了……


第五百一十八章 方老师的分析课
  世界上有两件事最让人感觉不到时间的流逝,一是学习感兴趣的知识,二是实习感兴趣的姿势。
  在不断的学习和实习中,日子飞快的翻着篇。
  数据库的建立一切顺利,甚至远远超出真味西施的需要。
  17号的时候,经过反复测试的“西施数据监控系统”正式上线,并且在短短三天时间里就搜集到大量客户数据,形成一个详尽的反馈。
  唯一的问题是……数据结果需要人工分析。
  韩希夷看着图表,天真萌蠢的问:“不能biu一下告诉我结论么?”
  “恐怕不行……”
  小五哥哭笑不得。
  “即便是喂出来的人工智能,都做不到你想要的傻瓜式操作,我给你弄的这个就够直白清晰了。”
  “切!还以为是什么神器呢……就这个啊?”
  大小姐特别看不得小五哥发飘,当即表示出鄙夷。
  啪!
  一巴掌扇屁股上。
  别误会,不是方小武干的,是岳母郭映月替小五哥出的气。
  “胡说什么!这软件多了不起,简直太有用了!”
  “还是您识货!”
  小五哥竖起大拇哥,拍完马屁又殷勤的解释:“您看这条,距离最近的四个住宅小区,福临小区有68%的住户点过外卖,华海公寓则有92%的住户点过外卖,而帝京豪府则只有51%的比例。”
  郭映月马上虚心请教:“小五,这说明什么呢?我们应该从哪个角度进行分析?”
  顾怡然立即竖起耳朵,抓紧笔。
  她身后还坐着韩希夷、杨名隆、白无双,白无双举着韩希夷的手机,对面是正在视频通话的韩洛音。
  咳咳,大家都坐好,听方老师给你们上课啦!
  “嗯、嗯!”
  方老师清清嗓子,表情正经。
  “分析数据,要先找共性,再抓个性,综合其余外部因素,深挖各种标签的形成原因。”
  “比如说,福临小区有个标签是‘均价2万’,是我们在外部延伸数据表里导来的最新信息。”
  “看一下附近房价,我们发现,福临小区是价格最低的,户型偏小,建成时间较久。”
  “那么初步结论应该是——该小区的住户收入偏低,不太舍得�
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